package com.monkeyboy.utils;

import java.text.ParseException;

/**
 * 作用： snowflake 分布式Id生成工具
 * 
 * @author Gavin
 * @time:2019年3月24日
 */
public class SnowflakeIdWorker {

	/** 开始时间戳（2019-03-24 18:01:42.844） **/
	private final static long twepoch = 1553421702844L;

	/**
	 * 数据表示ID所占的位数(5位)
	 */
	private final static long datacenterIdBits = 5L;

	/**
	 * 机器ID所占的位数（5位）
	 */
	private final static long workerIdBits = 5L;

	/**
	 * 支持的最大机器id,结果是31(如下进行异或运算^) 16+8+4+2+1=31
	 * 1111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111
	 * 1111111111111111111111111111111111111111111111111111111111100000
	 * 
	 * 节点最大不超过1024个
	 */
	private final long maxWorkerId = -1L ^ (-1 << workerIdBits);// 最大不超过31个

	/** 支持的最大数据标识id，结果是31 */
	private final long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits);// 最大不超过31个

	/** 序列号在生成的64位ID中占的位数 */
	private final static long sequenceBits = 12L;

	/** 机器ID向左移12位，后面就是序列号了（12位） */
	private final static long workerIdShift = sequenceBits;

	/** 数据标识id向左移17位，序列号位数+机器ID位数(12+5) */
	private final static long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;

	/** 时间截向左移22位(5+5+12) */
	private final static long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;

	/** 生成序列的十进制值，这里为4095 (0b111111111111=0xfff=4095) */
	private final static long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);

	/** 数据中心ID(0~31) */
	private static long datacenterId = 1L;// 第一个节点的数据中心Id标志

	/** 工作机器ID(0~31) */
	private static long workerId = 1L;// 第一个节点的工作机器ID标志

	/**
	 * 毫秒内序列(0~4095) 这个就是提升生成ID效率的关键属性，由于系统处理器的运行速度是非常快的，可能会在1毫秒内处理很多逻辑，
	 * 如果不用这个属性，那么就和直接用时间戳来生成ID（只需要判断时间戳前后的大小）没有什么区别了
	 */
	private static long sequence = 0L;

	/** 上次生成ID的时间截 */
	private static long lastTimestamp = -1L;

	public synchronized static long nextId() {
		long timestamp = timeGen();

		// 如果当前时间小于上一次ID生成的时间戳，说明系统时钟回退过这个时候应当抛出异常
		if (timestamp < lastTimestamp) {
			throw new RuntimeException("系统之间的时间回滚到以前的时间了，请调整。");
		}

		// 如果是同一时间生成的，则进行毫秒内序列
		if (timestamp == lastTimestamp) {
			sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
			// 毫秒内序列溢出
			if (sequence == 0) {
				// 阻塞到下一个毫秒,获得新的时间戳
				timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
			}
		}
		// 时间戳改变，毫秒内序列重置
		else {
			sequence = 0L;
		}

		// 上次生成ID的时间截
		lastTimestamp = timestamp;

		// 移位并通过或运算拼到一起组成64位的ID
		return ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) //
				| (datacenterId << datacenterIdShift) //
				| (workerId << workerIdShift) //
				| sequence;
	}

	/**
	 * 阻塞到下一个毫秒，直到获得新的时间戳
	 * 
	 * @param lastTimestamp
	 *            上次生成ID的时间截
	 * @return 当前时间戳
	 */
	protected static long tilNextMillis(long lastTimestamp) {
		long timestamp = timeGen();
		while (timestamp <= lastTimestamp) {
			timestamp = timeGen();
		}
		return timestamp;
	}

	/**
	 * 返回以毫秒为单位的当前时间
	 * 
	 * @return 当前时间(毫秒)
	 */
	protected static long timeGen() {
		return System.currentTimeMillis();
	}

	public static void main(String[] args) throws ParseException {
		//i7 8核处理器每秒生成173400个ID
		long start = System.currentTimeMillis();
		int count = 0;
		for (int i = 0; System.currentTimeMillis() - start < 1000; i++, count = i) {
			/** 测试方法一: 此用法纯粹的生产ID,每秒生产ID个数为300w+ */
			nextId();
			/**
			 * 测试方法二: 在log中打印,同时获取ID,此用法生产ID的能力受限于log.error()的吞吐能力. 每秒徘徊在10万左右.
			 */
			System.out.println("{" + nextId() + "}");
		}
		long end = System.currentTimeMillis() - start;
		System.out.println(end);
		System.out.println(count);

		// for (int i = 0; i < 10000; i++) {
		// long id = nextId();
		// System.out.println(id);
		// System.out.println(Long.toBinaryString(id));
		//
		// }
	}

}
